در این تحقیق از مدل شبکه عصبی پرسپترون چند لایه(MLP-NN) برای شبیه‎سازی اکسیژن محلول و فسفر کل در حوضه آبریز سد ایلام استفاده شد. مدل شبکه عصبی با استفاده از داده‎های آزمایشگاهی سه زیرحوضه سد ایلام در سال‎های 89-1388 طراحی گردید. متغیرهای ورودی شبکه عصبی برای مدل‎سازی اکسیژن محلول شامل اسیدیته آب، هدایت الکتریکی، کل جامدات معلق، دما، فسفر کل، سولفات، آمونیوم، آهن و نیتروژن کل بودند. متغیرهای ورو...

در این پژوهش با استفاده از شبکه عصبی و عصبی-فازی ضریب انتقال حرارت در نانوسیالات جاری در یک لوله مدور در رژیم جریان آشفته مدلسازی و پیش‌بینی شده است. داده‌های ورودی به مدل، عدد رینولدز و کسر حجمی نرمال شده نانو‌ذرات و خروجی آن ضریب انتقال حرارت نرمال شده است. در شبکه عصبی استفاده شده مقادیر متوسط خطای نسبی و متوسط مربع خطا نسبت به نتایج آزمایشگاهی به‌ترتیب برابر 002/0 و 0005/0 می‌باشد، در شبکه ...

پیش بینی سود هر سهم و تغییرات آن به عنوان یک رویداد اقتصادی از دیرباز موردعلاقه سرمایه گذاران، مدیران، تحلیل گران مالی و اعتباردهندگان بوده است. این توجه ناشی از استفاده سود در مدل های ارزیابی سهام، کمک به کارکرد کارای بازار سرمایه، ارزیابی توان پرداخت و ارزیابی عملکرد واحد اقتصادی می باشد. هدف این تحقیق پیش بینی سود هر سهم با استفاده از شبکه عصبی – فازی و شبکه عصبی درک چندلایه(mlp) و gmdh و تع...

یکی از گامهای مهم در توسعه شبکه های عصبی مصنوعی طراحی معماری شبکه است که تأثیر زیادی بر عملکرد شبکه دارد. در طراحی معماری شبکه های عصبی مصنوعی، عواملی از قبیل تعداد لایه های پنهان، تعداد نرون ها در هر لایه، توابع تبدیل و الگوریتم آموزش باید تعیین شوند. محققان در طراحی معماری شبکه به طور عمده از طریق سعی و خطا عمل می کنند و یا اینکه اثر متقابل بین عوامل مختلف در طراحی معماری شبکه را در نظر نمی گ...

برآورد توزیع مکانی بارش برای اجرای طرح های مطالعات منابع آب، خشک سالی، طرح های آمایش سرزمین، محیط زیست، آبخیزداری و طرح های جامع کشاورزی ضروری می-باشد. تغییرات زیاد مقدار بارش در نقاط مختلف، کمبود ایستگاه های اندازه گیری و پیچیدگی ارتباط بارش با پارامترهای اثرگذار بر آن، اهمیت توسعه روش های کارآمد را در برآورد توزیع مکانی بارش دو چندان می نماید. شبکه عصبی مصنوعی به عنوان یک روش نوین، در مدل ساز...

اندازه گیری مستقیم تنوع گونه­ای امری وقت­گیر و ­هزینه­بر بوده و تا حدی به دلیل خطاهای حاصل از نمونه­گیری غیرقابل اعتماد است. این مطالعه با هدف تعیین فاکتور­های کم­هزینه در پیش­بینی تنوع گونه­ای بوسیله شبکه مدل­های عصبی مصنوعی، شبکه عصبی تطبیقی-فازی و رگرسیونی انجام شد. نمونه­برداری با استفاده از روش سیستماتیک-تصادفی از 60 قطعه نمونه در طول 6 ترانسکت 100 متری و از عمق 30-0 سانتی­متری خاک صورت گر...

در این پژوهش از شبکه عصبی gmdh  مبتنی بر الگوریتم ژنتیک به عنوان ابزاری با قابلیت بالا در مدل سازی سیستم های غیرخطی پویای پیچیده، برای پیش بینی قیمت بنزین با دو روش قیاسی و قواعد تحلیل تکنیکی، استفاده کرده ایم. متغیرهای ورودی در روش قیاسی شامل تمام عوامل مؤثر(درون و برون سیستمی) بر قیمت بنزین و در روش تحلیل تکنیکی شامل میانگین های متحرک کوتاه و بلندمدت است. نتایج نشان­دهنده دقت بیش از 96درصد پی...

موفقیت بلندمدت هر کسب و کار، به ایجاد ارزش و رضایت‌مندی برای مشتریانش وابسته است. این امر موجب خرید دوباره و رشد هم‌زمان بازار می‌شود. در این نوشتار با استفاده از مفاهیم شبکه‌های عصبی، مدلی برای سنجش میزان وفاداری مشتریان نسبت به محصولات خدمات مختلف ارائه شده است. در این مدل پیشنهادی، از شبکه‌های عصبی خود سازمان‌ده برای این منظور، استفاده شده است. استفاده از شبکه‌های عصبی خودسازمان‌ده به‌جای شب...

امروزه ، پیش بینی متغیر های کلان اقتصادی از اهمیت ویژه ای برای سیاستگذاران و سایر واحد های اقتصادی برخوردار است. در نتیجه ، دردهه های اخیر ، مدل های پیش بینی گوناگونی توسعه یافته و به رقابت با یکدیگر پرداخته اند. اخیراً به موازات مدل های متداول قبلی مانند مدل های ساختاری و سری زمانی ، مدل های دیگری تحت عنوان شبکه های عصبی مصنوعی در زمینه پیش بینی متغیر های مالی و پولی بکار گرفته شده اند. این م...

در این مقاله ابتدا برخی از روش‌های پیش‌بینی نرخ‌نفوذ TBM مرور شده و سپس نرخ‌نفوذ با منظور کردن پارامترهای نوع سنگ، درصد کوارتز، مقاومت فشاری تک‌محوره، قطر دیسک، نیروی نفوذ هر دیسک و RQD با استفاده از شبکه عصبی پیش‌بینی شده است. با حذف RQD و درصد کوارتز از پارامترهای ورودی، حساسیت شبکه نسبت به حذف این پارامترها مورد بررسی قرار گرفته است. مقایسة نتایج شبکه عصبی با مدل تجربی گراهام، توانایی شبکه ...